《자율주행 이스토리》 ~처럼

항상 심오한 인사이트를 주시는 고태봉 센터장님! 글을 공유합니다.

<오랜만의 자율주행 기술 이야기>

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기계기술의 총아인 자동차를 자율주행차라는 달리는 로봇으로 만들기 위해서는 다양한 분야의 기술 지원이 필요하다. 백여년 전통의 메카닉 기반 자동차는 기계공학의 핵심인 하나반역학, 유체역학, 열역학, 스포츠학 등의 지원으로 급성장해왔다. 그러나 언젠가부터 물리적인 한계(가성비의 한계일 수도 있다)에 직면한 바 있다. 그 후, 모터나 MEMS/센서, 반도체등으로 무장한 전자공학이 자동차에 한층 더 비약을 선물했습니다.​ 내가 자동차 애널리스트를 다소움된 이 20년 동안 자동차는 전자 기술을 입은 X-by-Wire과정을 통해서 전장화를 이루는 과정이었다고 해도 과언이 아니다. 자동차는 이미 메카닉 단계에서 메카트로닉스로 전천한 상황이었다. Steering-by-Wire이 등장해 MDPS를 공부해야 했고, C/R-Type의 장단점을 논의해야 했습니다. "Brake-by-Wire"가 등장하고, ABS, MoC, ECB, 지금은 HEV와 EV의 등장으로 AWB까지 공부해, 앞서 준비한 기업에 더 높은 멀티플을 주려고 스토리를 진행시켜 왔다. 얼마 전까지만 해도 그랬지만 이제는 단순히 전자제어뿐 아니라 로그 데이터를 더 적극적으로 활용하는 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있다. 메카트로닉스 자동차 시대에 기계적/전기적 신호를 주는 주체는 당연히 사람(운전사)이었다. 도로 전개와 차속, 차선 변경, 추월 의지, 지도상의 경로 선택 등이 모두 사람의 눈, 귀, 촉감으로 결정됐기 때문이었다. 그 다음에서 울리는 경적소음이나 노면과의 마찰소음, 눈, 비, 안개 시 제동거리 조절은 다년간 촉(?)에 의존한다. 사람이 모든 것을 통제해 왔다. ​ 그러나 모두 교통 사건의 94퍼.센트가 사람에 의한 것이라는 통계처럼 더 이상 사람을 믿을 수 없다는 게 자율주행 기술이 탄생한 출발선이었다. 사람의 눈보다 더 많은 것을 볼 수 있는 센서(카메라, 초소 초음파 센서, 레이더, 라이더 니다)을 부착되어, AI가 이를 동시에 해석하고 인공 위성, 드론, 각종 수집 장치, 스마트 차량 등에서 얻은 정보를 토대로 만든 HD Live Map이 수십개의 Layer에 다양한 정보를 다소움어 OTA을 통해서 쏘고 있을 뿐 아니라 V2X를 통해서 끌지 않는 실시간 정보가 차량에 안정된 주행과 사건의 회피 때문에 날아다닌다. 최근에는 블록체인에서 Cyberattack을 할 수 없도록 장벽까지 만들고 있다.이 많은 것을 차에 넣으려고 했더니 모두 복잡해졌어. 매년 새로 무언가가 더해지면서 규제가 점점 높아지고 정리가 안 되는 모습도 간간이 연출됐다. 코스트비가 중요한 완성차 메이커나 파트 써플라이어들에게도, 단지 골치 아픈 복잡함은 아니다. 대량생산으로 전선 한 개와 PCB 기판 하나가 불량해져도 자칫하면 연결될 수 있기 때문에 만들면서도 불안할 수밖에 없다. 트렁크에 PC수십대를 펙펙히 꽂아 놓고, ECU, 수십개, 센서 250개, 와이어 하니스 수 백킬로가 들어갔다. 기계와 컴퓨터가, 그 다소의 섞임으로 한번 촌락하면 해결하기도 어려웠다. 불과 몇 년 전에 세미나를 열어 전문의를 초청하자 이런 구조를 더 쉽게 만들었다고 자랑하면서 설명해 주셨습니다.그리고 CPU의 속도에 문제가 있음을 깨달은 엔비디아가 최근 몇 년간 GPU 기반의 SoC와 페가수스 같은 병렬 연결 플랫폼을 내놓으면서 CES의 중심이 될 수 있었다. 차내 AI 플랫폼의 크기를 크게 줄여 충격을 준 것이다. 이번 CES2020엔, 퀄컴이 저전력에 700 TOPS까지 연산이 가능한 스냅 드래건 라이드 플랫폼이란 괴물을 냈다. 트렁크로 가득했던 차의 뇌가 손바닥보다 조금 큰 크기로 작아진 것이다. 그것도 TOPS/Watt이 획기적으로 개선한 걸로...​만 아니라 현대 차가 거액을 투자한 파트너 희사의 Aptiv는 이번 CES2020에서도 한 단계 진화한 SVA(Smart Vehicle Architecture)를 내놓자 TCO(Total Cost of Owenrship)이 크게 떨어지고, 대량 생산을 통하여 생산 단가도 크게 낮출 수 있으며 무엇보다 기존 시스템의 Complexity를 Simplicity에 크게 전 천시 지어 주겠다고 발표했습니다. SVA에서 차량 내 컴퓨터 공간이 75퍼.센트 가량 줄고, 전기 배선이 80퍼.세인트 필요 없다고 되어, 와이어 하니스 공정에 소요되는 인원의 50카피.세인트가 축소되고 S/W Warranty비용이 25퍼.센트 이상 줄어들 가능성이 있다는 것이었다. 공장 내의 전기 배선의 공정에 필요한 공간도 80퍼.센트 이상 줄일 수 있고, 관련 재고도 불필요해진다. 매번 새로 차가 되는 스토리도 잊지 않았다.좀 더 구체적으로 SVA는 크게 1Abstract, 2Seperate, 3Enable의 3개의 철학이 핵심이었다. 1Abstract는 자동 운전의 핵심을 하드웨어에서 소프트웨어 영역에 전환시키는 데에 있으며, 2Seperate는 Computing성능 관리를 위한 관리가 용이한 기능은 중앙 집중화, 나머지는 I/O에서 분리 칠로 쉽게 기능 추가할 수 있도록 분리 칠로 설계하고 3Enable은 Cloudbased에서 소프트웨어를 관리 OTA에서 차량에 전송 칠로콤퓨ー타의 Sertization이 가능하도록 설계한다는 게 골자다.생산 과정도 몇 개의 퓨전 센서로 구성된 블록만 설치하고 와이어 하네스도 경량화해 미리 디자인된 형태로 장착하기만 하면 돼 자동화가 가능해진다.(얼마 전까지 와이어 하네스 다발에 테이핑 작업을 하는 것만으로도 많은 인력이 필요했습니다.) 무엇보다 가볍고 날씬해지는데다 OTA로 업데이트가 가능해 지역 EV+AV 모듈이 충분히 가능해졌다. 약간 과장하면 EV 모듈에 스티커 형태의 AV 모듈만 붙이면 완벽한 섀시 모듈이 완성된다는 것이었다. 여기에 바디만 실으면 자율주행차가 된다. 소니가 이번에 Vision-S를 발표한 것도 우연이 아니다. 차체에 어떤 강점이 있느냐가 자동차 산업에 진출하느냐, 스토리냐를 결정하는 핵심 동인이 될 수 있다. 소니의 경우 Visionsensing과 Infortainment가 될 수 있다. LG의 경우섀시의 핵심인 배터리와 인버터, 모터, 그리고 차체에 디스플레이와 소재가 될 수 있다. SK는 맵 기술과 양자 라이더, 5G통신을 통한 V2X기술과 반도체 기술, 화학 기초 소재류이기 때문에 SK Inside를 발표한 것이었다. (SK렌트카+AJ렌트카, SOCAR, Poolus 등 기반 모빌리티는 별도) 모듈이 보다 획기적으로 개선될수록 AV+EV의 일체형 샤시는 보통 사용할 수 있는 개념으로 변모할 것이다. 자동차 OS도 마치 로봇 ROS처럼 AWS, Azure, 구글이 완성차 업체는 상상할 수 없는 획기적인 OS로 무장하고 클라우드 기반으로 출시하면 OTA를 기반으로 구독할 수 있다. 생각을 더 멀리 해칠수록 모르겠다. 요즘 당장이라도 공부해야 할 것이 많은데 미래를 더 내다보는 일이 나에겐 쉽지 않다. 그래도 하나 잡기는... 현대차와 손잡은 Aptiv가 매우 잘하고 있다는 점. ZF, AISIN과 함께 EV 시절에 없어질 수밖에 없는 아이템을 가진 기업의 전천에 대한 절박함을 읽을 수 있었다는 것이다. ZF cubiX 또한 Aptiv의 SVA 못지않게 큰 전천을 느낄 수 있는 기술전천